Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten Malang Berbasis Pendekatan Perwilayahan dan Regresi Panel
Analysis on Factors that Influence the Human Development Index of Malang Regency based on Regional Approach and Panel Regression
Zulfikar Mohamad Yamin Latuconsina 1*
1 Dinas Perumahan, Kawasan Permukiman dan Cipta Karya Kabupaten Malang, Jl. Trunojoyo Kav. 6 Kepanjen; * Penulis korespondensi. e-mail : zul_latuconsina@yahoo.co.id (Diterima: 12 Mei 2017; Disetujui: 25 Juli 2017)

## ABSTRACT
Regionalization  approach  is  a  kind  of  approach  to manage  and  to  achieve  the  development goals  based  on  the  characteristics  of  a  region.  The  development  system  of  Malang  Regency  is conducted  through  regionalization  approach  which  divided  the  area  into  six  Development  Areas (WP). Furthermore, the typology of development area in Malang Regency can be divided into three typology  (urban,  peri-urban  and  rural).  This  research  aims  to  analyze  factors  that  influence  the human development index (HDI) of Malang Regency based on regionalization approach and panel regression. Data panel regression method was used in analyzing the data. The results of the research showed variables that have a positive and significant influence to the human development index in each typology of development areas of Malang Regency consisting of the number of health facilities, the  number  of nurse-midwife  and  the population  density  in  typology  I  (urban);  the  ratio  of school per students at primary school and the population density in typology II (peri-urban); and the number of nurse-midwife in typology III (rural).
Keywords: development area, human development index, typology, panel data regression

## ABSTRAK
Pendekatan  perwilayahan  merupakan  salah  satu  pendekatan  untuk  mengelola  dan  mencapai tujuan pembangunan sesuai dengan karakteristik wilayah. Sistem pembangunan Kabupaten Malang dilaksanakan  melalui  pendekatan  perwilayahan  dimana  Kabupaten  Malang  dibagi  menjadi  enam wilayah  pengembangan  (WP).  Tipologi  wilayah  pengembangan  di  Kabupaten  Malang  terbagi menjadi  tiga  (perkotaan,  peri-urban,  dan  perdesaan).  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menganalisis faktor-faktor  yang  mempengaruhi  indeks  pembangunan  manusia  (IPM)  di  Kabupaten  Malang berbasis pendekatan perwilayahan dan regresi panel. Teknik analisis yang digunakan adalah analisis regresi  panel  data.  Hasil  penelitian  menunjukkan  variabel-variabel  yang  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  indeks  pembangunan  manusia  pada  tiap  tipologi  wilayah  pengembangan Kabupaten  Malang,  diantaranya:  faktor  jumlah  sarana  kesehatan,  jumlah  perawat-bidan  dan kepadatan  penduduk  pada  tipologi  I  (urban);  faktor  rasio  sekolah  per  siswa  SD  dan  kepadatan penduduk pada tipologi II (peri-urban); dan faktor jumlah perawat-bidan pada tipologi III (rural).
Kata kunci: wilayah pengembangan, indeks pembangunan manusia, tipologi wilayah, regresi panel

## PENDAHULUAN
Pembangunan  menurut  Rustiadi et  al. (2011)  dapat  diartikan  sebagai  kegiatan- kegiatan  yang  dilakukan  suatu  negara/wilayah untuk mengembangkan kualitas hidup masyarakatnya.  Pembangunan  harus  dipandang sebagai  suatu  proses  di  mana  terdapat  saling keterkaitan  dan  saling  mempengaruhi  antara faktor-faktor  yang  menyebabkan  terjadinya perkembangan  tersebut  dapat  diidentifikasi  dan dianalisis  dengan  seksama  sehingga  diketahui runtutan  peristiwa  yang  timbul  yang  akan mewujudkan  peningkatan  taraf  kesejahteraan masyarakat  dari  satu  tahap  pembangunan  ke tahap pembangunan berikutnya.
Pembangunan/pengembangan wilayah dapat  dirumuskan  sebagai  rangkaian  upaya untuk mewujudkan keterpaduan dalam penggunaan berbagai sumber daya, merekatkan dan menyeimbangkan pembangunan, meningkatkan keserasian antar kawasan, keterpaduan  antar  sektor  pembangunan  melalui proses penataan ruang dalam rangka pencapaian tujuan pembangunan yang berkelanjutan (Hariyanto dan Tukidi, 2007).
Pembangunan  dapat  dilakukan  dengan dua  pendekatan,  yaitu  pendekatan  sektoral  dan pendekatan  regional  (wilayah).  Pendekatan sektoral  memfokuskan  perhatiannya  pada sektor-sektor  kegiatan  yang  ada  di  wilayah tersebut sedangkan pendekatan wilayah (regional)  melihat  pemanfaatan  ruang  serta interaksi-interaksi  berbagai  kegiatan  dalam ruang  suatu  wilayah.  Pendekatan  wilayah  ini memandang  wilayah  sebagai  kumpulan  dari bagian-bagian  wilayah  yang  lebih  kecil  dengan potensi  dan  daya  tarik  serta  daya  dorong  yang berbeda-beda  yang  mengharuskan  mereka menjalin hubungan untuk mendapatkan manfaat yang sebesar-besarnya (Iryanto, 2006).
Pendekatan  perwilayahan  merupakan salah  satu  pendekatan  untuk  mengelola  dan mencapai  tujuan-tujuan  pembangunan  sesuai dengan karakteristik wilayah. Kebijakan perwilayahan  digunakan  untuk  penerapan pengelolaan  (manajemen)  sumber  daya  yang memerlukan   pendekatan   yang   berbeda-beda
sesuai  dengan  perbedaan  karakteristik  secara spasial (Rustiadi et al., 2011).
Sistem pembangunan di Indonesia berbasis  pendekatan  wilayah  dilaksanakan melalui  sistem  regionalisasi  atau  perwilayahan yaitu  membagi  wilayah  ke  dalam  wilayah pembangunan/pengembangan  (WP).  Hal  ini bertujuan lebih menjamin tercapainya pembangunan  yang  serasi  dan  seimbang,  baik antar  sektor  di  dalam  suatu  wilayah  maupun antar wilayah (Nurhadi, 2012).
Wilayah pengembangan merupakan bagian-bagian  wilayah  yang  diprioritaskan untuk  dikembangkan  berdasarkan  karakteristik dan potensi  yang dimiliki,  sehingga diharapkan akan  tercipta  pusat-pusat  pertumbuhan  yang mampu memotivasi dan membangkitkan pertumbuhan  wilayah  itu  sendiri  dan  wilayah sekitarnya ( hinterland ).
Percepatan pengembangan wilayah melalui strategi wilayah pengembangan  (WP)  merupakan  suatu  upaya untuk  pelaksanaan  kebijakan  pengembangan wilayah yang memungkinkan WP dapat berjalan sesuai  dengan  fungsi  dan  peranan  yang  sudah ditetapkan, sehingga memungkinkan terciptanya pola  pengembangan  wilayah  yang  lebih seimbang (Hariyanto, 2006).
Wilayah   pengembangan   bisa   dikaitkan dengan  pengembangan cluster dalam  skala wilayah. Vuković dan Wei (2010)
mengemukakan  bahwa  salah  satu  komponen penting  dari  daya  saing  daerah  adalah pengembangan cluster . Daerah yang mengembangkan cluster hampir  selalu  lebih kompetitif  dibandingkan  dengan  daerah  lain karena  ditandai  dengan  spesialisasi  yang  lebih besar,  kapasitas informasi dan  organisasi bisnis yang  lebih  baik,  efek  positif  dari  jaringan kewirausahaan dan lain-lain.
Kebijakan sistem perwilayahan di Kabupaten Malang ditetapkan menjadi 6 (enam) WP  pada  tahun  2010  sebagaimana  tercantum dalam  Rencana  Tata  Ruang  dan  Wilayah (RTRW) Kabupaten Malang. Pembagian WP ini disesuaikan  dengan  keadaan  dan  potensi masing-masing wilayah serta menjadi salah satu bahan      pertimbangan      agar      keberhasilan
pembangunan  di  Kabupaten  Malang  dapat tercapai.
Keberhasilan pembangunan suatu wilayah diukur dengan beberapa parameter, dan paling populer saat ini adalah Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  atau Human Development Indeks (HDI) (Maulana dan Bowo 2013). UNDP menyusun suatu indeks komposit yaitu  IPM  berdasarkan  tiga  indikator:  angka harapan hidup pada waktu lahir ( life expectancy at  birth ),  angka  melek  huruf  penduduk  dewasa ( adult literacy rate ) dan rata- rata lama sekolah ( mean  years  of  schooling ),  dan  kemampuan daya  beli  ( purchasing  power  parity ).  Indikator angka  harapan  hidup  mengukur  kesehatan, indikator  angka  melek  huruf  penduduk  dewasa dan rata-rata lama sekolah mengukur pendidikan  dan  terakhir  indikator  daya  beli mengukur  standar  hidup  (Bhakti et  al., 2014; Ginting et al., 2008).
IPM  merupakan  ukuran  untuk  melihat dampak  kinerja  pembangunan  wilayah  yang mempunyai  dimensi  yang  sangat  luas,  karena memperlihatkan kualitas penduduk suatu wilayah  dalam  hal  harapan  hidup,  pendidikan dan  standar  hidup  layak  (Melliana  dan  Zain, 2013). IPM merupakan alat kebijakan
(Spangenberg  2015)  yang  merupakan  hasil komprehensif  dari  berbagai  faktor  (Niu et  al., 2013).  IPM hadir sebagai alat ukur yang mampu menggambarkan  tingkat  kesejahteraan  secara menyeluruh  karena  dapat  menggambarkan faktor  ekonomi  dan  non-ekonomi  (Aji et  al., 2014).
Tujuan   Pembangunan   Milenium    atau Millenium Development Goals (disingkat MDGs)  merupakan  paradigma  pembangunan global yang disepakati secara internasional oleh 189    negara    anggota    Perserikatan    Bangsa- Bangsa (PBB) dalam Konferensi Tingkat Tinggi (KTT)  Milenium  PBB  bulan  September  2000 silam.  Sebagai  salah  satu  negara  yang  ikut menandatangani  Deklarasi  MDGs,  Indonesia mempunyai  komitmen  untuk  melaksanakan program-program  MDGs  sebagai  bagian  yang tak  terpisahkan  dari  program  pembangunan nasional  baik  jangka  pendek,  menengah  dan panjang (Juhardi et al ., 2011; Latifah, 2011).
MDGs menempatkan pembangunan manusia  sebagai  fokus  utama  pembangunan sehingga nilai IPM menjadi salah satu indikator keberhasilan suatu wilayah/negara dalam melaksanakan  MDGs.  IPM  digunakan  untuk menilai  kualitas  pembangunan  manusia,  baik dari  sisi  dampaknya  terhadap  kondisi  fisik manusia (kesehatan dan  kesejahteraan) maupun yang bersifat non-fisik (pendidikan).
Ditinjau  dari  olahan  data  Bappeda  dan BPS  Kabupaten  Malang  tahun  2007-2014 diketahui  bahwa  rata-rata  capaian  nilai  IPM Kabupaten  Malang  sebesar  70.77.  Hanya  WP  I Lingkar  Kota  Malang  yang  menunjukkan  rata- rata  nilai  IPM  diatas  Kabupaten  Malang  yaitu sebesar  72.78.  WP  lainnya  menunjukkan  rata- rata nilai IPM dibawah Kabupaten Malang yaitu WP V Turen dan Dampit sebesar 69.91, WP IV Tumpang  sebesar  69.53,  WP  II  Kepanjen sebesar  69.44,  WP  III  Ngantang  sebesar  67.38 dan   WP   VI   Sumbermanjing   Wetan   sebesar 67.23.  Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi indeks pembangunan  manusia  (IPM)  di  Kabupaten Malang  berbasis  pendekatan  perwilayahan  dan regresi panel.

## METODOLOGI
Penelitian  dilaksanakan  selama  tujuh bulan  yaitu  dari  bulan  April  sampai  dengan Oktober  2016.  Lokasi  penelitian  di  Kabupaten Malang,  Provinsi  Jawa  Timur  yang  memiliki luas  wilayah  3,534.86  km 2 .  Lokasi  penelitian meliputi  enam  wilayah  pengembangan  (WP) yang terbagi ke dalam tiga tipologi, yaitu:
1. Tipologi  I  dengan  ciri  wilayah  perkotaan yaitu  WP  I  Lingkar  Kota  Malang  (9
Kecamatan, yaitu: Dau, Karangploso,
Lawang, Singosari, Pakisaji, Wagir, Tajinan, Bululawang dan Pakis) dengan luas wilayah 529.92 km 2 atau 14.99% dari luas Kabupaten Malang. Jumlah penduduk pada tipologi I ini yaitu 898,538 jiwa (35.32%) dengan tingkat kepadatan  penduduk  tertinggi  dibandingkan dengan  tipologi  lainnya  yaitu  sebesar  1,696 jiwa/km 2 .  Angka  IPM  pada  tipologi  I menunjukkan   rata-rata   nilai   IPM   diatas
Kabupaten  Malang  (70.77)  yaitu  sebesar 72.78.
Tipologi II dengan ciri wilayah peri-urban meliputi WP II Kepanjen (10 Kecamatan, yaitu: Kepanjen,  Wonosari,  Ngajum,  Kromengan, Pagak,  Sumberpucung,  Kalipare,  Donomulyo, Gondanglegi  dan  Pagelaran),  WP  IV  Tumpang (4 Kecamatan, yaitu: Tumpang,
2. Poncokusumo, Wajak dan Jabung) serta WP V  Turen  dan  Dampit  (4  Kecamatan,  yaitu:
Turen, Dampit,
Tirtoyudo
dan
Ampelgading) dengan luas wilayah 2,121.68 km 2 atau  60.02%  dari  luas  Kabupaten Malang. Sebagian besar penduduk
Kabupaten  Malang  berada  pada  tipologi  II yaitu  sebanyak  1,278,810  jiwa  (50.26%) dengan tingkat kepadatan penduduk sebesar 603  jiwa/km 2 .  Angka  IPM  pada  tipologi  II menunjukkan  rata-rata  nilai  IPM  dibawah Kabupaten  Malang  (70.77)  yaitu  sebesar 69.62.
3. Tipologi  III  dengan  ciri  wilayah  perdesaan meliputi  WP  III  Ngantang  (3  Kecamatan, yaitu: Ngantang, Pujon dan Kasembon) dan WP VI Sumbermanjing Wetan (3
Kecamatan,  yaitu:  Sumbermanjing  Wetan, Gedangan dan Bantur) dengan luas  wilayah 883.26 km 2 atau 24.99% dari luas Kabupaten Malang.  Jumlah  penduduk  pada  tipologi  III ini  yaitu  366,967  jiwa  (14.42%)  dengan tingkat kepadatan penduduk terendah dibandingkan  dengan  tipologi  lainnya  yang hanya  sebesar  415  jiwa/km 2 .  Angka  IPM pada  tipologi  II menunjukkan  rata-rata  nilai IPM  dibawah  Kabupaten  Malang  (70.77) yaitu sebesar 67.30.
Jenis  dan  sumber  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  menggunakan  data sekunder, yaitu:
 Data  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM) yang  diperoleh  dan  diolah  dari  Bappeda Kabupaten Malang.
 Data  kepadatan  penduduk,  rasio  rumah tangga  pra  sejahtera  per  penduduk,  jumlah dokter, perawat-bidan dan tenaga kesehatan, jumlah  fasililitas  kesehatan  dan  pendidikan, jumlah guru dan murid, rasio guru per siswa,
rasio  sekolah  per  siswa  dan  rasio  perawat- bidan  per  puskesmas  yang  diperoleh  dan diolah  dari  BPS  Kabupaten  Malang  berupa data Kabupaten Malang dalam Angka.
Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi panel data menggunakan  software  statistik EViews  6 . Bentuk  data  yang  digunakan  berupa  data  panel yaitu  penggabungan  antara  data  lintas  waktu ( times  series) dan  data  lintas  individu  ( cross section) .  Data times  series merupakan  data untuk  melihat  perkembangan  dari  waktu  ke waktu,  data  yang  diambil  dari  tahun  2010 sampai 2014. Data cross section merupakan data yang  diambil  dari  kecamatan-kecamatan  yang ada pada masing-masing tipologi WP Kabupaten Malang pada rentang tahun tersebut.
Pada  panel  data,  masing-masing  seri menghasilkan  informasi  dan  hasil  yang  tidak dimiliki  oleh  seri  lain.  Kombinasi  keduanya akan  sangat  mengarah  pada  hasil  yang  lebih akurat  dan  andal  dibanding  satu  seri  saja.  Data panel berisi berbagai kelebihan seperti mengendalikan korelasi serial dan heterogenitas individu,  meningkatkan  derajat  kebebasan  dan keandalannya  (Shuai et  al., 2017).  Kelebihan lainnya  yaitu  yaitu  bersifat robust terhadap beberapa  tipe  pelanggaran  asumsi  Gauss Markov, yakni heteroskedastisitas dan normalitas,  serta  dimungkinkannya  estimasi masing-masing  karakteristik  individu  maupun karakteristik waktu (periode) secara terpisah.
Sebelum melakukan analisis maka ditentukan  terlebih  dahulu  variabel  terikat ( dependent variable ) yaitu indeks pembangunan manusia (IPM) dan variabel bebas ( independent variables )  yang  diduga  berpengaruh  terhadap IPM.  Beberapa  pilihan  variabel  bebas  yang mewakili  ( proxy )  masing-masing  aspek  IPM sesuai teori, yaitu:
1. Aspek standar hidup layak yaitu rasio rumah tangga pra sejahtera terhadap penduduk.
2. Aspek    kesehatan    yaitu    jumlah    sarana kesehatan, jumlah tenaga kesehatan, jumlah perawat-bidan,  jumlah  puskesmas,  jumlah dokter,  rasio  tenaga  kesehatan  terhadap puskesmas,  rasio  perawat-bidan  terhadap jumlah penduduk.
3. Aspek  pendidikan  yaitu  jumlah  fasilitas pendidikan  total  (SD,  SMP  dan  SMA), jumlah fasilitas pendidikan (SD/SMP/SMA), jumlah guru (SD/SMP/SMA), Jumlah murid (SD/SMP/SMA), rasio guru terhadap siswa
(SD/SMP/SMA),  rasio  sekolah  terhadap siswa (SD, SMP, SMA).
1.    Aspek  kependudukan  yaitu  kepadatan penduduk.  Kepadatan  penduduk  menjadi variabel  bebas  untuk  menjadi  variabel kontrol, karena pemerintah daerah cenderung  untuk  melakukan  berbagai program  pembangunan  yang  berkaitan dengan  percepatan  peningkatan  IPM  pada daerah dengan  tingkat  kepadatan penduduk yang  tinggi.  Sebaliknya  daerah  yang  padat penduduk  akan  mengakibatkan  pemenuhan jasa kesehatan dan pendidikan yang kurang baik  dan  tidak  merata,  sehingga  dapat berdampak  negatif  terhadap  pencapaian IPM.

## Metode Estimasi Model Regresi
Dalam melakukan estimasi dengan model regresi  panel  data  terdapat  3  pendekatan  yang sering  digunakan,  yaitu:  metode Pooled Ordinary  Least  Squared (PLS), Fixed  Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM). 1. Pooled Ordinary Least Squared (PLS)
Metode  ini  dikenal  juga  sebagai Common
Effect Model (CEM). Pada metode ini, model mengasumsikan bahwa data gabungan yang ada,    menunjukan    kondisi    sesungguhnya dimana  nilai  intersep  dari  masing-masing variabel adalah sama dan slope koefisien dari variabel-variabel   yang   digunakan   adalah identik   untuk   semua   unit cross   section .
Kelemahan   dalam   model   PLS   ini   yaitu adanya  ketidaksesuaian  model  dengan keadaan yang sesungguhnya, dimana kondisi tiap objek saling berbeda, bahkan satu objek pada   suatu   waktu   akan   sangat   berbeda dengan  kondisi  objek  tersebut  pada  waktu yang lain (Winarno, 2015).
Widarjono (2007) dalam Melliana dan Zain (2013)  mengatakan  bahwa  pada  model PLS/CEM  α  konstan  atau  sama  di  setiap
individu  maupun  setiap  periode.  PLS/CEM dinyatakan dalam model sebagai berikut:
Y it = α + β’X it + e it
2. Fixed Effect Model (FEM)
Pendekatan  FEM  menetapkan  bahwa  α adalah sebagai kelompok yang spesifik/berbeda  dalam constant  term pada model  regresinya.  Formulasi  yang  biasa dipakai dalam model mengasumsikan bahwa perbedaan  antar  unit  dapat  dilihat  dalam perbedaan constant  term .  FEM  disini mengasumsikan  bahwa  tidak  ada time spesific  effects dan  hanya  memfokuskan pada individual  spesific  effects dengan model  sebagai  berikut  (Hsiao,  2003 dalam Melliana dan Zain, 2013):
Y it = α i + β’X it + e it
Indeks i pada  intersep  (α i )  menunjukkan bahwa intersep dari masing-masing individu berbeda,  namun  intersep  untuk  unit time series tetap (konstan).
3. Random Effect Model (REM)
Dalam metode REM perbedaan karakteristik individu  dan  waktu  diakomodasikan  pada error dari model. Teknik ini juga memperhitungkan  bahwa error mungkin berkorelasi  sepanjang time  series dan cross section (Nachrowi dan Usman, 2006).
Y it = α it + β’X it + e it
Dengan  asumsi  α it adalah  variabel  random dengan α 0 sehingga intersep  tiap  unit adalah (Melliana dan Zain, 2013):
α i = α 0 + ε i,
dimana  i=1,2,…,N,  sehingga  modelnya menjadi:
Y it = α 0 + β’X it + ε i + e it Y it = α 0 + β’X it + w it
Suku error gabungan  w it terdiri  atas komponen error  cross  section (ε i )  dan komponen error time series (e it ).
Karena  Validitas  korelasi  antara  X it dan  αi dalam  karya  empiris,  Pendekatan fixed effects mendapat  perhatian  lebih  dari  pada pendekatan Random Effect ( Su et al., 2016).

## Uji Pemilihan Model
Dari ketiga pendekatan diatas, selanjutnya dilakukan pengujian  untuk memilih model  data  panel  yang  paling  tepat  dan  sesuai. Uji  pemilihan  model  pada  model  data  panel dapat dilakukan dengan hausman test dan chow test . 1. Hausman test
Hausman  (1978) dalam Pratowo  (2012) mengembangkan  suatu  uji  statistik  untuk memilih  apakah  menggunakan  FEM  atau REM . Uji  Hausman  menggunakan  statistik uji  H  yang  mengikuti  distribusi chi-square dengan  derajat  bebas  (db)  sebesar  jumlah variabel  independen.  Kesimpulan  yang diambil: jika H 0 ditolak, maka model regresi FEM  lebih  baik  daripada  REM.  Tetapi  jika H 0 diterima, berarti model regresi REM lebih baik daripada FEM.
Selain   itu   dasar   penolakan   H 0 bisa   juga dilihat  dari  nilai p - value nya.  Jika p - value lebih kecil dari 5% maka dapat disimpulkan bahwa model FEM lebih baik dibandingkan dengan model REM. Hausman test dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
H 0 : Model random effect H 1 : Model fixed effect
2. Chow test Menurut  Widarjono  (2007) dalam Pratowo (2012),  uji  Chow  merupakan  uji  perbedaan dua model regresi untuk menentukan model yang  paling  baik,  antara  FEM  atau CEM/PLS dengan menggunakan statistik uji
F. Chow  test dilakukan  dengan  hipotesis sebagai berikut:
H 0 : Model pooled least square H 1 : Model fixed effect
Jika nilai F-stat lebih besar daripada F-tabel, maka  cukup  bukti  untuk  menolak  hipotesis
nol  sehingga  model  yang  digunakan  adalah model FEM, dan sebaliknya.

## Uji Pelanggaran Asumsi
Model  regresi  berganda  yang  diestimasi melalui Ordinary  Least  Squares (OLS)  harus dapat  memenuhi  asumsi  kriteria  BLUE  ( Best Linear  Unbiased  Estimatori )  yang  dikenal dengan nama teorema Gauss-Markov. Estimator bersifat best yang  berarti  memiliki  varians terkecil/minimum dibandingkan dengan parameter yang diperoleh melalui metode linier lain  (Non  OLS),  estimator  juga  bersifat  linier terhadap  variabel  dependen  serta  bersifat u nbiased yang berarti nilai estimator mendekati nilai populasi.
Ada  beberapa  permasalahan  yang  bisa menyebabkan  sebuah  estimator  tidak  dapat memenuhi asumsi kriteria BLUE, yaitu:`
a. Normalitas
Winarno  (2015)  menyatakan  bahwa  salah satu  asumsi  dalam  analisis  statistika  adalah data  berdistribusi  normal.  Cara  mengujinya dengan alat analisis dan Eviews menggunakan  dua  cara,  yaitu  dengan histogram  dan  uji Jarque-Bera .  Sebenarnya normalitas  data  dapat  dilihat  dari  gambar histogram,  namun  polanya  tidak  mengikuti bentuk kurva normal sehingga sulit disimpulkan.  Lebih  mudah  bila  melihat koefisien Jarque-Bera dan  probabilitasnya.
Kedua angka ini bersifat saling mendukung.
- Bila  nilai Jarque-Bera tidak  signifikan (lebih  kecil  dari  2)  maka  data berdistribusi normal.
- Bila  nilai  probabilitas  lebih  besar  dari 5%,  maka  data  berdistribusi  normal (hipotesis nolnya adalah data
berdistribusi normal).
b. Multikolinearitas
Winarno  (2015)  menjelaskan  mengenai multikolinearitas  yaitu  adanya  hubungan linier antara variabel independen. Terjadinya multikolinearitas ditunjukkan dengan beberapa indikator, yaitu:
1. Nilai R-square (R 2 )    tinggi,    tetapi variabel independen banyak yang  tidak signifikan.
2. Menghitung  koefisien  korelasi  antar variabel independen. Apabila koefisiennya rendah, maka tidak terdapat multikolinearitas.
3. Melakukan     regresi auxiliary untuk mengetahui  hubungan  antara  dua  (atau lebih)  variabel  independen  yang  secara bersama-sama mempengaruhi satu variabel independen yang lain.
Beberapa  alternatif  yang  dapat  dilakukan untuk  mengatasi  masalah  multikolinearitas adalah membiarkan saja model kita mengandung multikolinearitas
karena estimatornya  masih  dapat  bersifat  BLUE, menambah  data  baru,  menghilangkan  salah satu  variabel  independen,  terutama  yang memiliki  hubungan  linier  yang  kuat  dengan variabel  lain  dam  transformasi  salah  satu (atau  beberapa)  variabel  termasuk  misalnya dengan melakukan diferensi.

## c. Heteroskedastisitas
Salah  satu asumsi dasar dari metode regresi linier adalah varians tiap unsur error adalah suatu  angka  konstan  yang  sama  atau homogen.  Heteroskedastisitas  terjadi  ketika varians  tiap  unsur error tidak  konstan.
Winarno (2015) menyatakan bahwa heteroskedastisitas dapat menyebabkan:
1. Estimator  metode  kuadrat  terkecil  tidak mempunyai varian yang minimum (tidak lagi BEST ),  sehingga  hanya  memenuhi karakteristik  LUE  ( Linear  Unbiased
Estimator ). Meskipun demikian, estimator metode kuadrat terkecil masih
bersifat linier dan tidak bias.
2. Perhitungan standard  error tidak  dapat lagi  dipercaya  kebenarannya  karena varian  tidak  minimum.  Varian  yang tidak minimum mengakibatkan estimasi regresi tidak efisien.
3. Uji hipotesis  yang didasarkan pada  uji t dan  uji  F  tidak  dapat  lagi  dipercaya, karena standard  error- nya  tidak  dapat dipercaya.
Salah satu teknik pendugaan yang cocok jika terjadi  heteroskedastisitas  jika  ragam  sisaan diketahui    adalah    menggunakan    metode
kuadrat  terkecil  terboboti  (WLS, weighted least squares ) yang merupakan kasus khusus dari teknik ekonometrika yang lebih  umum, yang disebut dengan GLS ( generalized least squares ).
Uji  heteroskedastisitas  dapat  menggunakan metode  GLS Weights  Crosssection  weight yang  tersedia  dalam  program EViews di mana jika terdapat masalah heteroskedastisitas, nilai Sum squared residu Weighted Statistic akan lebih kecil dibandingkan  dengan  nilai Sum  squared resid Unweighted Statistic . d. Autokorelasi Winarno (2015) menyatakan bahwa autokorelasi adalah hubungan antara residual  atau  observasi  dengan  residual observasi  lainnya.  Data  yang  mengandung autokorelasi maka estimator yang didapatkan  masih  linier,  tidak  bias  tetapi tidak mempunyai varian yang minimum ( no longer  best ).  Dengan  demikian,  seperti halnya pengaruh heteroskedastisitas, autokorelasi juga akan menyebabkan estimator  hanya  bersifat  LUE,  tidak  lagi BLUE.  Salah  satu  cara  memeriksa  ada tidaknya autokorelasi adalah dengan melakukan uji Durbin-Watson (DW).

## Uji Statistik (Test of Goodness of Fit)
Evaluasi  model  estimasi  berdasarkan kriteria  statistik  dilakukan  dengan  melakukan beberapa  pengujian  yang  antara  lain  sebagai berikut:
a. Koefisien Determinasi ( R-square )
Winarno (2015) menyatakan bahwa model yang sudah dianalisis, harus diuji kualitasnya  dengan  menghitung  koefisien determinasi yang dilambangkan dengan R 2
( R-square ).  Nilai R 2 selalu berada di antara 0  dan  1.  Semakin  besar  nilai  R 2 ,  semakin baik  kualitas model,  karena  semakin  dapat menjelaskan  hubungan  antara  variabel dependen dan independen.
b. Uji F-Statistik
Uji  F-statistik  ini  adalah  pengujian  yang bertujuan  mengetahui  pengaruh  semua variabel   independen   secara   bersama-sama
terhadap  variabel  dependen.  Statistik  uji  F mengikuti  distribusi  F  dengan  derajat  bebas sebanyak  (k-1)  untuk  numerator  dan  (n-k) untuk  denumerator,  dimana  k  merupakan banyaknya  parameter  termasuk  intersep/ konstanta,  sedangkan  n  adalah  banyaknya observasi  (Widarjono,  2007 dalam Pratowo, 2012).
Nilai   F-Statistik   yang   besar   lebih   baik dibandingkan  dengan  nilai  F-Statistik  yang rendah.  Nilai  Prob  (F-Statistik)  merupakan tingkat signifikansi marginal dari F-Statistik. Dengan  menggunakan  hipotesis  pengujian sebagai berikut:
H 0 : β 1 = β 2 = … = β k = 0 H 1 :   minimal   ada   salah   satu   β j yang tidak sama dengan nol
Tolak  H 0 jika  F-Statistik  >  F  α  (k-1,  nt-n-k) atau  Prob  (F-Statistik)  <  α.  Jika  H 0 ditolak, maka  artinya  dengan  tingkat    keyakinan  1– α  kita  dapat  menyimpulkan  bahwa  variabel independen yang digunakan di dalam model secara
bersama-sama
signifikan
mempengaruhi variabel dependen.
c. Uji t-Statistik Uji  t-Statistik  digunakan  untuk  mengetahui apakah  variabel-variabel  independen  secara parsial  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel  dependen.  Dengan  menggunakan hipotesis pengujian sebagai berikut:
H 0 : βj = 0 H 1 : βj ≠ 0
Tolak H 0 jika t-Statistik > t α/2  (NT – K – 1) atau t- Statistik  <  α.  Jika  Ho  ditolak,  maka  artinya dengan  tingkat  keyakinan  1–α  kita  dapat menyimpulkan  bahwa  variabel  independen ke-i secara parsial signifikan mempengaruhi variabel dependen.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  beberapa   variabel  tersebut  diatas, dipilih  kombinasi  variabel  yang  menghasilkan
model   regresi   terbaik   untuk   masing-masing tipologi, yaitu:
- Tipologi I:
Y it = α it + β 1 X 1 it + β 2 X 2 it +  β 3 X 3 it +  β 4 X 4 it + β 5 X 5 it + e it
dimana: Y it =  indeks  pembangunan  manusia  (IPM)  di kecamatan ke- i tahun ke- t X 1 =   jumlah fasilitas kesehatan (unit)
X 2 =   kepadatan penduduk (jiwa/km 2 ) X 3 =   rasio rumah tangga pra sejahtera terhadap
penduduk (%) X 4 =   jumlah fasilitas SMP (unit)
X 5 =   jumlah perawat-bidan (jiwa) α it =   konstanta βi  =   koefisien regresi peubah ke- i
i =   1,   2,   ….,   9   (data cross   section 9 kecamatan pada tipologi I)
t =   deret waktu (data time series tahun 2010-
2014)
e it =   komponen Error /Galat  model  di  waktu t untuk cross section ke- i - Tipologi II:
Y it = α it + β 1 X 1 it + β 2 X 2 it +  β 3 X 3 it +  β 4 X 4 it + e it dimana:
Y it =   indeks  pembangunan  manusia  (IPM)  di kecamatan ke- i tahun ke- t X 1 =   rasio sekolah terhadap siswa SD  (%) X 2 =   kepadatan penduduk (jiwa/km 2 ) X 3 =   rasio rumah tangga pra sejahtera terhadap penduduk (%)
X 4 =   jumlah perawat-bidan (jiwa) α it =   konstanta βi  =   koefisien regresi peubah ke- i
i =   1,   2,   ….,   18   (data cross   section 18 kecamatan pada tipologi II)
t =   deret waktu (data time series tahun 2010-
2014)
e it =   komponen Error /Galat  model  di  waktu t untuk cross section ke- i
- Tipologi III: Y it = α it + β 1 X 1 it + β 2 X 2 it +  β 3 X 3 it +  β 4 X 4 it + e it dimana:
Y it =  indeks  pembangunan  manusia  (IPM)  di kecamatan ke- i tahun ke- t X 1 =   rasio guru terhadap siswa SMA (%)
Square (PLS), Fixed  Effect  Model (FEM),  dan
pelanggaran asumsi yang meliputi uji
Random Effect Model (REM). Untuk normalitas,
uji multikolinearitas, uji
X 2 = jumlah  fasilitas  kesehatan  (unit) X 3 =  kepadatan  penduduk  (jiwa/km 2 ) X 4 =   jumlah perawat-bidan (jiwa) α it =   konstanta βi  =   koefisien regresi peubah ke- i i =   1, 2, …., 6 (data cross section 6 kecamatan pada tipologi III)
t =   deret waktu (data time series tahun 2010-
2014)
e it =   komponen Error /Galat model di waktu t untuk cross section ke- i
Beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dalam analisis  panel  data  indeks  pembangunan manusia  pada  3  (tiga)  tipologi  wilayah pengembangan  meliputi  hasil  uji  pemilihan model,  hasil  uji  pelanggaran  asumsi,  hasil  uji statistik dan interpretasi model.

## Hasil Uji Pemilihan Model
Pada metode panel data terdapat beberapa macam model ekonometrika yaitu Pooled Least
menggunakan  model  REM  dan  menerima hipotesis untuk menggunakan model FEM. Nilai probabilitas uji Chow untuk tipologi I, II dan III berturut-turut  sebesar  0.0003,  0.0000  dan 0.0238 yang nilainya lebih kecil dari taraf nyata (α)  sebesar  5%  (0.05)  yang  berarti  menolak hipotesis  untuk  menggunakan  model  PLS  dan menerima  hipotesis  untuk  menerima  model FEM.  Hasil  uji Hausman dan  uji Chow menyimpulkan  bahwa  metode  estimasi  yang sesuai untuk semua tipologi adalah FEM.

## Hasil Uji Pelanggaran Asumsi
Uji  pelanggaran  asumsi  dilakukan  untuk membuktikan  bahwa  asumsi-asumsi  yang diperlukan  untuk  menggunakan  metode Least Squares terpenuhi  serta  menjamin  bahwa estimator  yang  dihasilkan  bersifat Best  Linier
Unbiased Estimator (BLUE) . Hal tersebut perlu dilakukan  agar  hasil  dari  pengujian  hipotesis berdasarkan model analisis tidak bias
(Widarjono, 2007 dalam Rustariyuni, 2014). Uji
mendapatkan  hasil  estimasi  yang  sesuai  maka perlu dilakukan pemilihan model regresi terbaik. Proses ini dilakukan dengan dua tahap yaitu uji Hausman  untuk  menentukan  apakah  REM  atau FEM  dan  uji Chow untuk  menentukan  apakah FEM atau PLS sebagaimana Tabel 1.
Tabel 1.       Rekapitulasi  hasil  uji Hausman dan  uji Chow
heteroskedastisitas dan uji autokorelasi.
1. Uji Normalitas
Uji  normalitas  dilakukan  untuk  memeriksa apakah error  term mendekati  distribusi normal  atau  tidak.  Jika  asumsi  ini  tidak terpenuhi, maka prosedur pengujian menggunakan  t-statistik  menjadi  tidak  sah.
Uji  normalitas error  term dapat  dilakukan
dengan  menggunakan  uji Jarque-Bera  (JB) . Uji model Probabilitas Chi-Sq Uji JB dalam software EViews  didapat  dari terbaik Probabilitas Tipologi 1 Tipologi 2 Tipologi 3 histogram normality sebagaimana Gambar 1. Tipologi I Uji Hausman 0.0045 0.0005 0.0353 Probabilitas Uji Chow 0.0003 0.0000 0.0238
Sumber: Hasil pengolahan dengan EViews 6.0
Pada Tabel 1 menunjukkan nilai probabilitas ( p-value ) dari  uji Hausman dan uji Chow .  Nilai  probabilitas  uji Hausman untuk tipologi  I,  II  dan  III  berturut-turut  sebesar
0.0045, 0.0005 dan 0.0353 dimana nilai tersebut lebih kecil dari taraf nyata (α) sebesar 5% (0.05) yang      berarti      menolak      hipotesis      untuk
Tipologi II Tipologi III
Gambar 1. Hasil uji Jarque-Bera (JB)
Sumber:  Hasil pengolahan dengan EViews 6.0
Pada  Gambar  1  menunjukkan  bahwa  nilai probabilitas Jarque-Bera untuk  tipologi  I, II dan  III  berturut-turut  sebesar  sebesar  0.335,
0.074  dan  0.064  yang  lebih  besar  dari  taraf nyata  (α)  sebesar  5%  (0.05).  Hal  ini  berarti error  term terdistribusi  dengan  normal, sehingga  pengujian  menggunakan  t-statistik telah sah.
2. Uji Multikolinearitas Uji  multikolinearitas  dilakukan  dengan melihat  nilai  perhitungan  koefisien  korelasi antar variabel bebas ( independent variables ) pada tiap-tiap tipologi sebagaimana Tabel 2. Model  yang  dipilih  harus  terbebas  dari multikolinearitas yaitu apabila nilai koefisien korelasinya  lebih  rendah  dari  0.80  sehingga dapat  dikatakan  bahwa  tidak  ada  korelasi tinggi antara variabel bebas.
Hasil  penghitungan  nilai  koefisien  korelasi sebagaimana  Tabel  2  menunjukkan  bahwa korelasi  antar  variabel  bebas  pada  ketiga tipologi  wilayah  pengembangan  cukup rendah,  hal  ini  terlihat  dari  koefisien korelasinya  yang  tidak  melebihi  0.80. Kesimpulan yang dapat diambil adalah tidak terjadi  multikolinearitas  sehingga  kriteria bebas  multikolinearitas  terpenuhi  dalam model  estimasi  ini.   Penggunaan  panel  data
sendiri  dapat  mengabaikan  pelanggaran asumsi  multikolinearitas.  Hal  ini  karena penggabungan  data cross  section dan time
series dapat mengurangi kolinearitas. Tabel 2. Matriks   korelasi  antar   variabel   bebas pada tiap-tiap tipologi  Tipologi I
 Tipologi II
 Tipologi III
Sumber:  Hasil pengolahan dengan EViews 6.0

## 3. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas  dapat  diketahui  dengan melakukan GLS  Weight  Cross-Section Weight, yaitu  dengan  membandingkan Sum Square    Resid pada Weighted    Statistics dengan Sum   Squared   Resid   Unweighted Statistic .    Jika Sum    Square    Resid pada Weighted  Statistic lebih  kecil  dibandingkan dengan Sum    Square    Resid    Unweighted Statistics maka terjadi heteroskedastisitas.
Hasil  uji  yang dilakukan menunjukkan nilai Sum Square Resid Weighted untuk tipologi I, II dan III berturut-turut sebesar 65.29, 91.41 dan 31.78. Nilai ini lebih kecil dibandingkan dengan nilai Sum Square Resid  Unweighted untuk  tipologi   I,   II  dan   III  berturut-turut sebesar 75.51, 95.93 dan 36.61. Kesimpulan yang  diambil  bahwa  model  estimasi terindikasi pelanggaran asumsi heteroskedastisitas dimana varians tiap unsur
error tidak konstan. Untuk
menghilangkan adanya
heteroskedastisitas maka model harus diperlakukan  dengan  cara Cross  Section Weight .  Model  dalam  penelitian  ini  pada ketiga  tipologi  menggunakan  hasil  estimasi Fixed     Effect     Model dengan     metode
pembobotan GLS  Weight  Cross-Section Weight sehingga masalah heteroskedastisitas langsung  dapat  terkoreksi  dan  model  telah terbebas dari masalah heteroskedastisitas.
4. Uji Autokorelasi
Pengujian  untuk  mendeteksi  autokorelasi dapat  dilakukan  dengan  melihat  nilai Durbin-Watson  Statistic pada  model  dan membandingkannya dengan nilai DW-Tabel. Dengan  mengetahui  bahwa  jumlah cross section untuk  tipologi  I,  II  dan  III  berturut- turut sebesar 9, 18 dan 6, jumlah time series
untuk  semua  tipologi  sama  yaitu  sebesar  5, jumlah  observasi  untuk  tipologi  I,  II  dan  III sebesar 45, 90 dan 30, jumlah variabel bebas untuk tipologi I, II dan III sebesar 5, 4 dan 4 dan  α  sebesar  5%  maka  diperoleh  nilai Durbin-Watson tabel  untuk  tipologi  I:  nilai D L sebesar  1.2874  dan  D U sebesar  1.7762; tipologi  II:  nilai  D L sebesar  1.5656  dan  D U sebesar  1.7508;  dan  tipologi  III:  nilai  D L sebesar  1.1426  dan  D U sebesar  1.7386 sehingga  diperoleh  selang  pengambilan keputusan seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Selang pengambilan keputusan Durbin-Watson
Sumber:  Hasil pengolahan dengan EViews 6.0
Berdasarkan  hasil  estimasi  model  ( Fixed
Effect  Model dengan  metode  pembobotan GLS Weight Cross-Section Weight ) didapatkan  nilai  statistika Durbin-Watson untuk  tipologi  I,  II  dan  III  berturut-turut sebesar  1.9137,  2.2909  dan  2.0302.  Nilai untuk tipologi  I dan tipologi  III berada pada daerah  tidak  ada  autokorelasi  yaitu  pada batasan  1.7762  <  DW  <  2.2238  untuk tipologi I dan 1.7386 < DW < 2.2614 untuk tipologi  III,  sedangkan  nilai  tipologi  II berada pada batasan 2.2492 < DW < 2.4344 yaitu  daerah  ketidakpastian.  Metode fixed effect sebenarnya tidak membutuhkan asumsi  terbebasnya  model  dari  serial korelasi, maka uji tentang autokorelasi dapat diabaikan (Nachrowi dan Usman 2006).

## Hasil Uji Statistik
Berdasarkan hasil estimasi model didapatkan  nilai  koefisien  determinasi  ( R- square ) untuk tipologi I, II dan III berturut-turut sebesar   0.8934,   0.8817   dan   0.8157.   Nilai tersebut   berarti   bahwa   89,34%,   88,17%   dan 81,57% keragaman variabel bebas pada tipologi I, II dan III mampu menjelaskan variasi/keragaman  variabel  terikat indeks pembangunan   manusia   (IPM)   pada   tiap-tiap tipologi    wilayah    pengembangan    Kabupaten Malang  selama    jangka  waktu penelitian, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam model estimasi. Apabila dilihat dari nilai probabilitas F-statistik pada  ketiga  model  tipologi  yaitu  sama  dengan 0.000  yang  signifikan  pada  tingkat  keyakinan 95% atau α  =  5%.  Nilai  tersebut
berarti  bahwa  variabel  bebas  yang  disertakan dalam  model  estimasi  pada  tiap-tiap  tipologi secara  bersama-sama  atau  serentak  mampu menjelaskan variabel terikat indeks pembangunan  manusia  (IPM)  pada  tiap-tiap tipologi  wilayah  pengembangan  Kabupaten Malang.
Dalam menganalisis uji t dapat diinterpretasikan menggunakan
nilai probabilitas  t-statistik  yang  diharapkan  dapat mendekati nilai nol. Apabila nilai probabilitasnya  dibawah  nilai  α  =  5%  maka semakin  cukup  bukti  untuk  menyatakan  bahwa variabel  bebas  yang  digunakan  signifikan terhadap  variabel tak bebasnya.  Selain  itu yang harus  diperhatikan  adalah  pada  nilai  koefisien apakah sesuai dengan hipotesis awal yang telah dirumuskan.

## Interpretasi Model
Dari  hasil  pengolahan  data  dengan menggunakan fixed  effect  model  GLS  cross- section  weight sebagaimana  Tabel  3  diketahui bahwa     variabel     yang     secara     signifikan
mempengaruhi  indeks  pembangunan  manusia (IPM) pada tiap-tiap tipologi wilayah pengembangan Kabupaten Malang pada α = 5% meliputi:  1)  Tipologi  I:  3  variabel  yaitu  jumlah fasilitas  kesehatan,  kepadatan  penduduk  dan jumlah perawat-bidan; 2) Tipologi II: 2 variabel yaitu  rasio  sekolah  terhadap  siswa  SD  dan kepadatan  penduduk;  dan  3)  Tipologi  III:  1 variabel  yaitu  jumlah  perawat-bidan.  Untuk variabel  lainnya  tidak  berpengaruh  secara signifikan terhadap indeks pembangunan manusia (IPM) pada tiap-tiap tipologi.
Posisi   dominan   dua   tipologi   wilayah pengembangan  yaitu  tipologi  I  dan  II  dalam sebaran penduduk
Kabupaten Malang menunjukkan kedudukan kedua tipologi tersebut  sebagai  pusat  pertumbuhan.  Hasil regresi panel data menunjukkan bahwa variabel kepadatan  penduduk  berpengaruh  positif  dan signifikan  pada  taraf  nyata  5  persen  terhadap IPM  pada  tipologi  I  dan  II  sesuai  dengan hipotesis yang telah dibuat sebelumnya.
Tabel 3.  Hasil estimasi faktor-faktor yang mempengaruhi IPM Kabupaten Malang menggunakan Fixed Effect Model GLS cross-section weight
Sumber:  Hasil pengolahan dengan EViews 6.0
Catatan:   *) Signifikan pada α =  5%
Nilai    koefisien    regresi    dari    variabel kepadatan penduduk untuk: 1) Tipologi I sebesar 0.005   dengan   probabilitas   ( p-value )   sebesar 0.017; dan 2) Tipologi  II  sebesar  0.014  dengan probabilitas   ( p-value )   sebesar   0.000.   Secara
spesifik  dapat  dinyatakan  bahwa  pada  kondisi ceteris  paribus ,  bila  kepadatan  penduduk  pada tipologi  I dan  II meningkat  sebesar  1  jiwa/km 2 , maka   IPM   pada   tipologi   I   akan   meningkat
sekitar  0.005  dan  tipologi  II  meningkat  sekitar 0.014.
Kepadatan  penduduk  pada  tipologi  I  dan II  mendorong  peningkatan  IPM  mengingat kedua tipologi ini ditinjau dari kondisi topografi lebih  didominasi  oleh  wilayah  datar  sampai bergelombang dengan tingkat aksesibilitas yang cukup  baik  bila  dibandingkan  dengan  wilayah pada  tipologi  III.  Penduduk  yang  padat mengakibatkan terkonsentrasinya kegiatan- kegiatan  ekonomi  serta  jangkauan  pelayanan infrastruktur menjadi lebih efisien.
Hasil   regresi   panel   data   menunjukkan bahwa variabel rasio sekolah per siswa SD pada tipologi  II  berpengaruh  positif  dan  signifikan pada taraf nyata 5 persen. Nilai koefisien regresi dari  variabel  rasio  sekolah  per  siswa  sebesar 8.920   dengan   probabilitas   ( p-value )   sebesar
1.2. Secara  spesifik  dapat  dinyatakan  bahwa pada  kondisi cateris  paribus ,  bila  rasio  sekolah per siswa meningkat sebesar 1 satuan, maka IPM akan  meningkat  sekitar  8.920.  Sesuai  dengan data empiris tahun 2010-2014  rasio  sekolah per siswa  meningkat  rata-rata  setiap  tahun  sebesar 0.01-0.02 satuan.
Variabel  pendidikan  menjadi  penting pada  tipologi  II  mengingat  jumlah  penduduk yang  padat  dan  jumlah  sarana  pendidikan  yang masih  belum  memadai  jika  dibandingkan dengan jumlah penduduk yang dilayani. Jumlah sarana pendidikan  tahun 2015 terbanyak berada pada  tipologi  II  yaitu  sejumlah  2.190  unit (53,18%),  disusul  dengan  tipologi  I  sejumlah 1.236  unit  (30,01%)  dan  tipologi  III  sejumlah 692 unit (16,80%). Penambahan sarana
pendidikan  dan  peningkatan  akses  pelayanan pendidikan terhadap masyarakat akan mendorong peningkatan IPM pada tipologi II ini.
Hasil   regresi   panel   data   menunjukkan bahwa  variabel  jumlah  fasilitas  kesehatan berpengaruh  positif  dan  signifikan  pada  taraf nyata  5  persen  terhadap  IPM  pada  tipologi  I sesuai  dengan  hipotesis  yang  telah  dibuat sebelumnya. Nilai koefisien regresi dari variabel jumlah fasilitas kesehatan pada tipologi I sebesar 0.053   dengan   probabilitas   ( p-value )   sebesar
1.3. Secara  spesifik  dapat  dinyatakan  bahwa pada kondisi ceteris paribus , bila jumlah fasilitas
kesehatan  pada  tipologi  I  meningkat  sebesar  1 unit, maka  IPM pada tipologi  I akan meningkat sekitar 0.053.
Variabel  kesehatan menjadi penting  pada tipologi  I  mengingat  jumlah  penduduk  yang padat,  jumlah  sarana  kesehatan  yang  masih belum  memadai  jika  dibandingkan  dengan jumlah  penduduk  yang  dilayani  serta  kondisi lingkungan yang memburuk karena urbanisasi.
Jumlah sarana kesehatan terbanyak berada pada tipologi II yaitu sejumlah 1.786 unit (53,54%)  disusul  dengan  tipologi  I  sejumlah 1.006  unit  (30,16%)  dan  tipologi  III  sejumlah 544 unit (16,31%). Penambahan sarana kesehatan  dan  peningkatan  akses  pelayanan kesehatan terhadap masyarakat akan mendorong peningkatan IPM pada tipologi I ini.
Hasil  regresi  panel  data  menunjukkan bahwa variabel jumlah perawat-bidan berpengaruh  positif  dan  signifikan  pada  taraf nyata  5%  terhadap  IPM  pada  tipologi  I  dan  III sesuai  dengan  hipotesis  yang  telah  dibuat sebelumnya. Nilai koefisien regresi dari variabel jumlah  perawat-bidan  untuk:  1)  Tipologi  I sebesar  0.155  dengan  probabilitas  ( p-value ) sebesar 0.001; dan 2) Tipologi III sebesar 0.123 dengan  probabilitas  ( p-value )  sebesar  0.000. Secara  spesifik  dapat  dinyatakan  bahwa  pada kondisi ceteris  paribus ,  bila  jumlah  perawat- bidan pada tipologi I dan  III meningkat sebesar 1   jiwa,   maka    IPM   pada   tipologi   I   akan meningkat  sekitar  0.155  dan  tipologi  III meningkat sekitar 0.123.
Variabel  kesehatan  menjadi  penting  pada tipologi  III  mengingat  jumlah  penduduk  yang rendah  dan  fasilitas  dan  tenaga  kesehatan  yang terbatas  (bukan  karena  faktor  lingkungan).  Jika dilihat  dari  jumlah  tenaga  kesehatan  terutama perawat-bidan  tahun  2015  terbanyak  berada pada  tipologi  II  yaitu  sejumlah  634  orang (54,80%) disusul dengan tipologi I sejumlah 294 orang  (25,41%)  dan  tipologi  III  sejumlah  229 orang  (19,79%).  Walaupun  ketersediaan  tenaga kesehatan terutama perawat-bidan pada tipologi I dan III lebih sedikit daripada tipologi II namun penambahan tenaga kesehatan mampu meningkatkan     akses     pelayanan     kesehatan
terhadap masyarakat dan mendorong peningkatan IPM pada kedua tipologi ini.

## KESIMPULAN DAN REKOMENDASI
Dari uraian di atas dapat disimpulkan hasil analisis  panel  data  terhadap  masing-masing tipologi,  dapat  diketahui  bahwa  aspek  yang berpengaruh  terhadap  indeks  pembangunan manusia pada tipologi I adalah aspek kependudukan  dan  kesehatan  yang  meliputi jumlah  penduduk,  sarana  kesehatan  dan  tenaga kesehatan; tipologi II adalah aspek kependudukan  dan  pendidikan  yang  meliputi jumlah  penduduk  dan  sarana  pendidikan;  serta tipologi III adalah aspek kesehatan yaitu jumlah tenaga kesehatan.
Untuk
meningkatkan indeks pembangunan  manusia  (IPM)  berbasis  tipologi sistem wilayah pengembangan maka disarankan pada  tipologi  I  perlu  penambahan  sarana kesehatan dan tenaga kesehatan serta peningkatan akses pelayanan kesehatan terhadap masyarakat; tipologi II perlu penambahan sarana pendidikan  serta  peningkatan  akses  pelayanan pendidikan terhadap masyarakat; dan tipologi III perlu  penambahan  tenaga  kesehatan  untuk  bisa memberikan akses pelayanan kesehatan terhadap masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
Aji,  S., Syarifudin,   D.,   &  Ishak,   R.   F.  (2014).
Identifikasi  tipologi  wilayah  perbatasan  antar kabupaten/  kota  dan  indeks  pembangunan manusia  di  provinsi  jawa  barat. Proceeding Presentasi  Hasil  Penelitian  Hibah  Program
Desentralisasi,  Sentralisasi  dan  Hibah  Internal Unpas 2014,  145-149.  Bandung:  Lembaga Penelitian Universitas Pasundan.
Bhakti,    N.A.,    Istiqomah,    &    Suprapto.    (2014).
Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi indeks pembangunan  manusia  di  indonesia  periode 2008-2012. Ekuitas:  Jurnal  Ekonomi  dan Keuangan. 18 (4), 452-492.
Ginting,  S.  C.  K.,  Lubis,  I.,  &  Mahalli,  K.  (2008). Pembangunan  Manusia di Indonesia dan Faktor- faktor yang Mempengaruhinya. WAHANA HIJAU Jurnal  Perencanaan  &  Pengembangan  Wilayah. 4 (1), 17-24.
Hariyanto,  A.  (2006).  Percepatan  Pengembangan Wilayah  melalui  Strategi  Implementasi  Wilayah Pengembangan  (WP)  dan  Hirarki  Kota-Kota (Studi  Kasus:  Kabupaten  Subang). Jurnal  PWK Unisba . 21-51.
Hariyanto  &Tukidi.  (2007).  Konsep  pengembangan wilayah  dan  penataan  ruang  Indonesia  di  era otonomi daerah. Jurnal Geografi . 4 (1), 1-10. Iryanto. (2006). Perencanaan Pembangunan
Kabupaten/Kota melalui Pendekatan Wilayah dan Kerja  Sama  Antardaerah. Wahana  Hijau  Jurnal Perencanaan  &  Pengembangan  Wilayah . 1 (3), 95-102.
Juhardi  R.R,  Hamidi,  W.,  &  Syapsan.  (2011).  Studi Empiris  Capaian MDGs di Provinsi  Riau. Jurnal Sosial Ekonomi Pembangunan . I (3), 272-289. Latifah, E. (2011). Harmonisasi Kebijakan
Pengentasan  Kemiskinan  di  Indonesia  Yang Berorientasi pada Millenium Development Goals. Jurnal Dinamika Hukum . 11 (3), 391-401.
Maulana,  R.  &  Bowo,  P.  A.  (2013).  Pengaruh
Pertumbuhan Ekonomi, Pendidikan dan Teknologi  terhadap  IPM  Provinsi  di  Indonesia 2007-2011. Journal  of  Economics  and  Policy . 6 (2), 163-169.
Melliana,  A.  &  Zain,  I.  (2013).  Analisis  Statistika Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur dengan  Menggunakan  Regresi  Panel. Jurnal Sains dan Seni Pomits. 2 (2), D237–D242.
Nachrowi,  N.  D.  &  Usman,  H.  (2006). Pendekatan Populer  dan  Praktis  Ekonometrika  Untuk Analisis  Ekonomi  dan  Keuangan .  Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi, Universitas Indonesia.
Niu, S., Jia, Y., Wang, W., He, R., Hu, L., & Liu Y. (2013).  Electricity  Consumption  and  Human Development  Level:  A  Comparative  Analysis Based on Panel Data for 50 Countries. Electrical Power and Energy Systems. 53 (2013), 338-347. Nurhadi.  (2012).  Konsep  Perwilayahan  dan  Teori Pembangunan dalam Geografi. Geomedia. 10 (1), 49-66.
Pratowo,  N.  I.  (2012).  Analisis  Faktor-Faktor  yang Berpengaruh  terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia. Jurnal Studi Ekonomi Indonesia . 1 (1), 15-31.
Rustariyuni,  S.  D.  (2014).  Pengaruh  Gini  Ratio,
Pengeluaran  Non  Makanan  Per  Kapita,  Belanja Daerah  dan  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi  pada Indeks  Pembangunan  Manusia  Kabupaten/Kota di Provinsi Bali Periode 2004-2012. PIRAMIDA . X (1), 45-55.
Rustiadi, E., Saefulhakim, S., & Panuju, D. R. (2011). Perencanaan dan Pengembangan Wilayah . Bgor: Crestpent  Press  &  Yayasan  Pustaka  Obor Indonesia.
Shuai,  C.,  Shen,  L.,  Jiao,  L.,  Wu,  Y.,  &  Tan,  Y.
(2017).  Identifying  Key  Impact  Factors  on Carbon  Emission:  Evidences  from  Panel  and
Time-Series Data of 125 Countries  from 1990 to 2011. Applied Energy . 187 (2017), 310-325. Spangenberg,  J.  H.  (2015).  The  Corporate  Human Development Index CHDI: A Tool For Corporate Social Sustainability Management and Reporting. Journal of Cleaner Production . xxx (2015), 1-11 Su, L., Zhang, Y., & Wei, J. (2016). A Practical Test for Strict Exogeneity in Linear Panel Data Models with  Fixed  Effects. Economics  Letters .  147
(2016), 27–31.
Winarno, W. W.  (2015). Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews . Edisi ke-4. Yogyakarta
: UPP STIM YKPN.
Vuković,  D.  &  Wei,  L.  (2010).  Regional
Competitiveness:  the  Case  of  Western  China. Journal  of  the  Geographical  Institute,  Serbian Academy of Sciences and Arts. 60 (1), 107-124.